AI yang dilatih oleh para peneliti yang berbasis di California kini mampu mendeteksi tanda-tanda awal Penyakit Alzheimer. Algoritme ini mampu menangkap tanda-tanda awal rata-rata enam tahun sebelum dokter manusia dapat mengeluarkan diagnosis.
Lihat terkait
Tim peneliti menunjukkan bahwa jaringan saraf, setelah dilatih, mampu memindai gambar otak pasien dan mendeteksi keberadaan Alzheimer rata-rata 75,8 bulan sebelum sebenarnya diagnosa.
Tim beranggotakan 20 orang mendasarkan penelitian mereka pada metode diagnosis modern, yang disebut F-FDG PET (atau fluor 18 (18F) tomografi emisi positron fluorodeoxyglucose), di mana pewarna glukosa radioaktif dilewatkan melalui otak, dan difoto. Spesialis kemudian memeriksa dan menafsirkan gambar-gambar ini menggunakan mata telanjang untuk tanda-tanda Alzheimer, pendahulu yang dikenal sebagai gangguan kognitif ringan (MCI), atau kondisi terkait lainnya di seluruh spektrum.
BACA BERIKUTNYA: Bagaimana King's College London menggunakan AI untuk mengobati kanker
Meskipun tampak memakan waktu, metode ini menghasilkan diagnosis yang lebih cepat dan lebih awal, serta perawatan yang lebih efektif.
Mengingat metode ini bergantung pada pengenalan pola, peneliti melihatnya sebagai peluang untuk meningkatkan kinerjanya secara signifikan dengan menerapkan algoritme AI pelatihan mandiri, menerbitkan temuan mereka di Radiologi.
“Ada pengakuan luas bahwa pembelajaran mendalam dapat membantu mengatasi meningkatnya kompleksitas dan volume data pencitraan, serta berbagai keahlian dari dokter pencitraan terlatih,” tim tersebut menulis. “Penerapan teknologi pembelajaran mesin pada pola temuan yang kompleks, seperti yang ditemukan pada pencitraan PET fungsional otak, baru mulai dieksplorasi.
“Kami berhipotesis bahwa algoritma deep learning dapat mendeteksi fitur atau pola yang tidak jelas pada tinjauan klinis standar gambar dan dengan demikian meningkatkan klasifikasi diagnostik akhir individu.”
Mereka berangkat untuk mengevaluasi apakah algoritma pembelajaran mendalam dapat dilatih untuk memprediksi klinis akhir diagnosis pada pasien yang telah menjalani F-FDG PET, dan bagaimana keberhasilannya dibandingkan dengan klinis saat ini standar.
Dari studi mereka terhadap 2.109 gambar dari 1.002 pasien yang telah didiagnosis, mereka menemukan algoritma mampu mendeteksi Alzheimer dalam gambar yang diambil rata-rata lebih dari enam tahun sebelumnya diagnosa. Algoritme bekerja lebih baik dalam mengenali pasien yang akan menderita Alzheimer daripada dokter, serta pasien yang tidak akan mengembangkan Alzheimer atau MCI prekursornya.
BACA BERIKUTNYA: Peneliti MIT mengajarkan AI untuk mengenali depresi
Temuan ini adalah yang terbaru dari serangkaian studi dan uji coba yang menunjukkan potensi kekuatan AI untuk mengubah layanan kesehatan preventif dan diagnosis.
Pada bulan September Institut Francis Crick mengungkapkan sebuah AI mempelajari cara memodelkan dan memprediksi tingkat kematian akibat penyakit jantung pada pasien dengan tingkat akurasi yang lebih tinggi daripada dokter terlatih, atau model yang dibuat oleh para ahli.
Google'S Proyek AI DeepMindt, sementara itu, mencapai tonggak penting di musim panas karena sistem AI-nya mampu melakukannya memeriksa gambar 3D mata dan mendiagnosis kondisi yang mengancam penglihatan, serta menawarkan saran perawatan, dalam hitungan detik.
Algoritme, diuji bersama dengan Rumah Sakit Mata Moorfields yang berbasis di London, mampu merekomendasikan jalur pengobatan terbaik untuk lebih dari 50 penyakit mata dengan akurasi 94%.
Meskipun mengeluhkan beberapa faktor pembatas, termasuk ukuran sampel yang kecil, para peneliti California menyimpulkan bahwa telah mengembangkan algoritme pembelajaran mendalam yang dapat memprediksi Alzheimer “dengan akurasi tinggi dan ketangguhan”.
Mereka menambahkan bahwa dengan akses ke volume data yang jauh lebih besar dan peluang untuk mengkalibrasi model, itu algoritma yang mereka kembangkan dapat diintegrasikan langsung ke dalam alur kerja dokter dan berfungsi sebagai hal yang penting alat pendukung.
